调优实战：demo项目介绍:
核心代码介绍：
在Linux 服务跑起来
java -cp ref-jvm3.jar -XX:+PrintGC -Xms200M -Xmx200M ex13.FullGCProblem
CPU 占用过高排查实战
1. 先通过 top 命令找到消耗 cpu 很高的进程 id 假设是 2732
top 命令是我们在 Linux 下最常用的命令之一，它可以实时显示正在执行进程的 CPU 使用率、内存使用率以及系统负载等信息。其中上半部分显示的是 系统的统计信息，下半部分显示的是进程的使用率统计信息。
2. 执行 top -p 2732 单独监控该进程
3 、在第 2 步的监控界面输入 H ，获取当前进程下的所有线程信息
4 、找到消耗 cpu 特别高的线程编号，假设是 2734 （要等待一阵），转换成16进制；
5 、执行 jstack 2732 对当前的进程做 dump ，输出所有的线程信息；
6 将第 4 步得到的线程编号 11354 转成 16 进制是 0x7b
也可以通过计算器来换算。
7 根据第 6 步得到的 0x7b 在第 5 步的线程信息里面去找对应线程内容
8 解读线程信息，定位具体代码位置
9、发现找是J VM 的线程占用过高，我们发现我开启的参数中，有垃圾回收的日志显示，所以我们要换一个思路，可能是我们的业务线程没问题，而是垃圾 回收的导致的。 （代码中有打印 GC 参数，生产上可以使用这个 jstat –gc 来统计，达到类似的效果） 是用于监视虚拟机各种运行状态信息的命令行工具。它可以显示本地或者远程虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT 编译等运行数据，在没有 GUI 图形界面，只提供了纯文本控制台环境的服务器上，它将是运行期定位虚拟机性能问题的首选工具。 假设需要每 250 毫秒查询一次进程 13616 垃圾收集状况，一共查询 10 次，那命令应当是： jstat-gc 13616 250010
使用这个大量的 FullGC 了 还抛出了 OUT Of Memory
S0C：第一个幸存区的大小
S1C：第二个幸存区的大小
S0U：第一个幸存区的使用大小
S1U：第二个幸存区的使用大小
EC：伊甸园区的大小
EU：伊甸园区的使用大小
OC：老年代大小
OU：老年代使用大小
MC：方法区大小
MU：方法区使用大小
CCSC: 压缩类空间大小
CCSU: 压缩类空间使用大小
YGC：年轻代垃圾回收次数
YGCT ：年轻代垃圾回收消耗时间
FGC：老年代垃圾回收次数
FGCT ：老年代垃圾回收消耗时间
GCT：垃圾回收消耗总时间
怎么办？ OOM 了 .
我们可以看到，这个里面 CPU 占用过高是什么导致的？ 是业务线程吗？不是的，这个是 GC 线程占用过高导致的。 JVM 在疯狂的进行垃圾回收，再回顾下之前的知识， JVM 中默认的垃圾回收器是多线程的（回 顾下之前的文章），所以多线程在疯狂回收，导致 CPU 占用过高。
10、内存占用过高思路
用于生成堆转储快照（一般称为 heapdump 或 dump 文件）。 jmap 的作用并不仅仅是为了获取 dump 文件，它还可以查询 finalize 执行队列、 Java 堆和永 久代的详细信息，如空间使用率、当前用的是哪种收集器等。和 jinfo 命令一样， jmap 有不少功能在 Windows 平台下都是受限的，除了生成 dump 文件的 -dump 选项和用于查看每个类的实例、
空间占用统计的 -histo 选项 在所有操作系统都提供之外
把JVM 中的对象全部打印出来， 但是这样太多了，那么我们选择前 20 的对象展示出来，
jmap –histo 1196 | head -20
11、 定位问题的关键，就是这条命令很多个88万个对象；
问题总结（找到问题）
一般来说，前面这几行，就可以看出，到底是哪些对象占用了内存。 这些对象回收不掉吗？是的，这些对象回收不掉，这些对象回收不掉，导致了 FullGC, 里面还有 OutOfMemory 。
任务数多于线程数，那么任务会进入阻塞队列，就是一个队列，你进去，排队，有机会了，你就上来跑。 但是同学们，因为代码中任务数一直多于线程数，所以每 0.1S ，就会有 50 个任务进入阻塞对象， 50 个任务底下有对象，至少对象送进去了，但是没执行。 所以导致对象一直都在，同时还回收不了。
为什么回收不了。 Executor 是一个 GCroots
所以堆中，就会有对象 80 万个，阻塞队列中 80 万个任务， futureTask 。并且这些对象还回收不了。
总结
在JVM 出现性能问题的时候。（表现上是 CPU100% ，内存一直占用）
1、 如果CPU的100%，要从两个角度出发，一个有可能是业务线程疯狂运行，比如说想很多死循环还有一种可能性，就是GC线程在疯狂的回收，因为JVM中垃圾回收器主流也是多线程的，所以很容易导致CPU的100%；
2、 在遇到内存溢出的问题的时候，一般情况下我们要查看系统中哪些对象占用得比较多，我的是一个很简单的代码，在实际的业务代码中，找到对应的对象，分析对应的类，找到为什么这些对象不能回收的原因，就是我们前面讲过的可达性分析算法，JVM的内存区域，还有垃圾回收器的基础，当然，如果遇到更加复杂的情况，你要掌握的理论基础远远不止这些（JVM很多理论都是排查问题的关键）；
常见问题分析
超大对象
代码中创建了很多大对象 , 且一直因为被引用不能被回收，这些大对象会进入老年代，导致内存一直被占用，很容易引发 GC 甚至是 OOM
超过预期访问量
通常是上游系统请求流量飙升，常见于各类促销 / 秒杀活动，可以结合业务流量指标排查是否有尖状峰值。 比如如果一个系统高峰期的内存需求需要 2 个 G 的堆空间，但是堆空间设置比较小，导致内存不够，导致 JVM 发起频繁的 GC 甚至 OOM 。
过多使用 Finalizer
过度使用终结器（ Finalizer ），对象没有立即被 GC ， Finalizer 线程会和我们的主线程进行竞争，不过由于它的优先级较低，获取到的 CPU 时间较少，因此 它永远也赶不上主线程的步伐，程序消耗了所有的可用资源，最后抛出 OutOfMemoryError 异常。
内存泄漏
大量对象引用没有释放， JVM 无法对其自动回收。
长生命周期的对象持有短生命周期对象的引用
例如将 ArrayList 设置为静态变量，则容器中的对象在程序结束之前将不能被释放，从而造成内存泄漏
连接未关闭
如数据库连接、网络连接和 IO 连接等，只有连接被关闭后，垃圾回收器才会回收对应的对象。
变量作用域不合理
例如，1. 一个变量的定义的作用范围大于其使用范围， 2. 如果没有及时地把对象设置为 null
内部类持有外部类
Java 的非静态内部类的这种创建方式，会隐式地持有外部类的引用，而且默认情况下这个引用是强引用，因此，如果内部类的生命周期长于外部类的生命 周期，程序很容易就产生内存泄漏 如果内部类的生命周期 长于 外部类的生命周期，程序很容易就产生内存泄漏（垃圾回收器会回收掉外部类的实例，但由于内部类持有外部类的引用，导 致垃圾回收器不能正常工作）
解决方法：你可以在内部类的内部显示持有一个外部类的软引用 ( 或弱引用 ) ，并通过构造方法的方式传递进来，在内部类的使用过程中，先判断一下外部 类是否被回收；
Hash 值改变
在集合中，如果修改了对象中的那些参与计算哈希值的字段，会导致无法从集合中单独删除当前对象，造成内存泄露（有代码案例 Node 类）
内存泄漏经典案例
代码问题
代码问题和内存泄漏很大的关系，如果观察一个系统，每次进行 FullGC 发现堆空间回收的比例比较小，尤其是老年代，同时对象越来越多，这个时候可 以判断是有可能发生内存泄漏。
内存泄漏
程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间。
内存泄漏和内存溢出辨析
内存溢出：实实在在的内存空间不足导致；
内存泄漏：该释放的对象没有释放，常见于使用容器保存元素的情况下。
如何避免：
内存溢出：检查代码以及设置足够的空间
内存泄漏：一定是代码有问题
往往很多情况下，内存溢出往往是内存泄漏造成的。
我们一般优化的思路有一个重要的顺序：
1、 程序优化，效果通常非常大；
2、 扩容，如果金钱的成本比较小，不要和自己过不去；
3、 参数调优，在成本、吞吐量、延迟之间找一个平衡点；
今天的实战调优分析到这里，大家有不懂的地方随时留言，下篇我们利用 MAT 工具 分析内存泄漏，敬请期待！